简述Token filter 过滤器在 Elasticsearch 中如何工作？

ElasticSearch面试考题 0 61

参考回答

Token Filter（词条过滤器）是 Elasticsearch 分析器（Analyzer）中的重要组件，用于在分词过程中对已经生成的词条（tokens）进行进一步的处理、修改或过滤。Token filter 通常在文本经过 分词器（Tokenizer） 拆分成一个个词条之后执行，用于实现去除停用词、词干提取、同义词替换、大小写转换等操作。

1. Token Filter 的工作原理

Token filter 会在分词器生成的词条基础上进行处理，主要工作包括：
– 词条的修改：例如，转换为小写、删除某些字符等。
– 词条的删除：例如，去除停用词或无用的字符。
– 词条的替换：例如，使用同义词替换某个词条。

词条过滤器通常在 分析器（Analyzer） 中配置，并在分词后执行。每个过滤器有自己的功能，多个过滤器可以按顺序组合使用。

2. 常见的 Token Filter 类型

Elasticsearch 提供了多种常见的 token filter 类型，涵盖了文本处理的多种需求。以下是一些常见的 token filter：

2.1 Lowercase Token Filter

用途：将所有词条转换为小写。常用于确保大小写一致，以提高查询匹配的准确性。
示例：
“`json
"filter": {
"type": "lowercase"
}
“`

2.2 Stop Token Filter

用途：去除停用词（如“the”，“and”，“is”等常见词）。停用词对搜索的帮助较少，去除这些词可以提高索引和查询效率。
示例：
“`json
"filter": {
"type": "stop",
"stopwords": ["the", "and", "is"]
}
“`
Elasticsearch 提供了默认的停用词列表，用户也可以自定义停用词。

2.3 Synonym Token Filter

用途：用于同义词替换，将某个词条替换为其同义词，扩展搜索的匹配范围。例如，将 “laptop” 替换为 “notebook”。
示例：
“`json
"filter": {
"type": "synonym",
"synonyms": ["laptop, notebook", "phone, mobile"]
}
“`
同义词可以从文件中加载，也可以在配置中直接提供。

2.4 Stemmer Token Filter

用途：进行词干提取，将单词转换为其基本形式（词干）。例如，“running” 会被转化为“run”。
示例：
“`json
"filter": {
"type": "stemmer",
"language": "english"
}
“`
Elasticsearch 提供了多种语言的词干提取功能，适用于多种语言的文本处理。

2.5 Edge NGram Token Filter

用途：用于生成边缘 n-gram，通常用于实现自动补全（autocomplete）功能。它会基于输入词的前缀生成多个词条。
示例：
“`json
"filter": {
"type": "edge_ngram",
"min_gram": 1,
"max_gram": 25
}
“`
适用于前缀匹配的自动补全功能。

2.6 Pattern Replace Token Filter

用途：使用正则表达式替换文本中的部分内容。它可以匹配文本中的某些模式并进行替换，常用于文本的预处理。
示例：
“`json
"filter": {
"type": "pattern_replace",
"pattern": "abc",
"replacement": "xyz"
}
“`

2.7 Trim Token Filter

用途：去除词条两端的空格和其他空白字符。
示例：
“`json
"filter": {
"type": "trim"
}
“`

3. 如何在 Elasticsearch 中使用 Token Filter

在 Elasticsearch 中，token filter 是作为 分析器（Analyzer） 的一部分配置的。通常，token filter 与分词器（Tokenizer）一起使用，形成一个完整的分析过程。

3.1 自定义分析器（Custom Analyzer）

你可以创建一个 自定义分析器，将多个 token filter 结合使用，从而实现文本的复杂处理。以下是一个示例，演示如何使用多个 token filter：

{
  "settings": {
    "analysis": {
      "tokenizer": {
        "custom_tokenizer": {
          "type": "whitespace"
        }
      },
      "filter": {
        "custom_stop_filter": {
          "type": "stop",
          "stopwords": ["the", "and", "is"]
        },
        "custom_lowercase_filter": {
          "type": "lowercase"
        }
      },
      "analyzer": {
        "custom_analyzer": {
          "type": "custom",
          "tokenizer": "custom_tokenizer",
          "filter": ["custom_stop_filter", "custom_lowercase_filter"]
        }
      }
    }
  }
}

在这个例子中，我们创建了一个自定义分析器 custom_analyzer，它使用 whitespace 分词器，并应用了两个 token filter：一个是停用词过滤器（custom_stop_filter），一个是小写转换过滤器（custom_lowercase_filter）。

3.2 在映射中使用自定义分析器

定义了自定义分析器后，你可以将它应用到映射（mappings）中的字段上。例如，在 text 类型字段上使用自定义分析器：

{
  "mappings": {
    "properties": {
      "description": {
        "type": "text",
        "analyzer": "custom_analyzer"
      }
    }
  }
}

这样，在 description 字段上的文本将通过 custom_analyzer 进行分析，并应用你配置的多个 token filter。

4. 性能考虑

Token filter 的顺序：多个 token filter 会按顺序应用。确保使用适当的顺序可以避免不必要的计算开销。例如，应该先执行去除空格（trim）和小写转换（lowercase）等操作，再执行复杂的同义词替换或词干提取。
合理选择过滤器：选择合适的 token filter 来减少不必要的过滤器。对于处理大量数据的应用，尽量避免过于复杂的词条过滤操作，避免性能瓶颈。

总结

在 Elasticsearch 中，Token Filter 是一个非常重要的组件，用于对分词后的词条进行进一步的修改、删除、替换或扩展。常见的 token filter 包括 lowercase、stop、synonym、stemmer、ngram 等，它们使得 Elasticsearch 能够处理复杂的文本分析需求，提升搜索质量和性能。通过合理配置 token filter，可以大大优化文本分析和搜索过程。